1、Anthropic披露已与SpaceX签订最高1205亿美元英伟达GPU算力协议
（来源：SEMI）Anthropic向美国SEC提交的文件显示，公司于2026年5月至10月期间与SpaceX旗下SpaceXAI签订并修订多项协议，以获取基于英伟达GPU的算力服务，协议总支出最高达1205亿美元，名义期限延续至2029年。Anthropic预计全部算力将于2026年12月交付，届时月均费用约31亿美元。初始不可取消期限结束后，双方均可提前90天书面通知取消协议。然而，据Anthropic高管和卖方分析师最近一次会面时传出的消息，两家公司的算力合同不会延长至明年年中或2027年第二季度后。
http://k.sina.com.cn/article_5952915720_162d24908067055ewo.html
2、显卡利用率暴增2.6倍！GPU共享平台发布：让AI算力不再闲置
快科技11月12日消息，据报道，俄罗斯软件开发商Basis（隶属RTC-CDO集团）正式推出该国首个自主GPU与AI负载管理平台Basis Air。该平台旨在解决多团队共用GPU集群时的资源浪费问题，官方称可将显卡利用率从30%大幅提升至80%以上，相当于让现有硬件的利用率暴增了2.6倍。在AI算力日益昂贵的背景下，GPU闲置是数据中心最大的隐性成本。Basis Air的核心思路是打破团队间的硬件孤岛。通过统一界面，管理员可以为不同部门或项目设定配额和优先级，空闲算力自动分配给其他任务，从而用现有硬件完成更多AI工作。
http://finance.sina.com.cn/tech/discovery/2026-11-12/doc-iniyniff3915193.shtml
3、半导体设备调研
（来源：纪要研报地）请问公司WFE业务中G3和G5两款产品的执行情况如何？同时，G5新产品的上线进度是怎样的？关于当前季度的业绩，预计将符合指引，但实现超预期的可能性不大，主要原因是部分材料短缺导致机器交付有所延迟。不过，这些延迟交付的订单将转移至下一季度，因此预计第四季度将实现大幅超预期。在产能方面，Dragonfly系列产品（包含G3和G5）2027年的总产能预计将比2026年翻倍。具体到2026年，G5主要交付给海力士，(各行业纪要加v：teer987)台积电、日月光及其他客户有少量交付，因此G3是今年的主力产品。
http://finance.sina.com.cn/stock/stockzmt/2026-11-12/doc-iniynppc3864249.shtml
4、NVIDIA护城河被挖！AI自己适配AMD显卡：3天干完半年的活
（来源：快科技）快科技11月12日消息，Anthropic近日在IPO投资者路演中披露，旗下Claude Mythos Preview模型仅用约3天，就帮助公司将一款内部AI模型的提示词处理任务适配至AMD Instinct MI355X GPU，达到可用的性能水平。按照以往经验，接入一种新的AI芯片平台，通常需要数十名工程师投入数月时间，Anthropic在路演资料中将传统方法所需的6至12个月，与此次约3天的适配时间作了对比。这次适配过程中，Claude负责移植或编写了接近100%的GPU内核代码，人工干预很少。
http://k.sina.com.cn/article_5953190046_162d6789e06703x3wk.html
5、千亿美元AI云市场，算力军备竞赛之后拼什么？
智东西（公众号：zhidxcom）作者 | 三北编辑 | 漠影近日，一位智算云企业的工作人员告诉智东西，最近半年，客户的需求点发生了显著变化：过去他们问“一张卡多少钱、能租多久”，现在问题变成了“一百万Token花多少钱、任务能不能稳定跑完”。问题的变化，折射出AI基础设施的一次重要升级。全球AI云市场仍在高速扩张。知名行研机构Gartner预计，到2030年AI云市场将达到2670亿美元（约合人民币1.78万亿元），其中新云（NeoCloud）厂商有望拿下其中20%的份额，后者也是一个3500亿元人民币级别的市场。但另一面，算力资源利用效率仍然是产业迫切需要解决的问题。
http://news.sina.cn/ai/2026-11-12/detail-iniynpnv1197409.d.html
6、英特尔联合SK海力士推出方案，破解AI推理瓶颈
“仅靠充足GPU算力支撑AI还不够，必须搭配CPU协同调度、管理、执行AI任务。”英特尔数据中心AI产品与市场策略副总裁兼总经理阿尼尔・南杜里，在12日首尔江南区COEX举办的2026英特尔首尔AI峰会上作出上述表态。英特尔在本次峰会公布AI技术路线与行业落地方案，并宣布成立K-AI全栈联盟，首批有23家韩国本土企业及机构加入。英特尔判断，随着具备自主规划、执行多任务能力的智能体AI普及，CPU、GPU、专用加速芯片的分工协同愈发重要。其思路是依托不同半导体的优势打造异构计算，降低AI推理环节的成本与功耗压力——推理即AI基于已学习的内容生成输出结果的过程。
http://finance.sina.com.cn/stock/usstock/c/2026-11-12/doc-iniyniex1244377.shtml
7、沐创完成新一轮融资 聚焦智能网卡与GPU互联芯片
无锡沐创集成电路设计有限公司完成新一轮融资，力合算芯基金、百敖软件参与投资，老股东力合泓鑫等继续追投，具体金额未披露。本轮融资将主要投向智能网卡芯片(Scale-out)和GPU互联芯片(Scale-up)的研发和推广。据公开资料显示，沐创成立于2018年底，源自清华大学可重构计算实验室，董事长为朱敏，公司以「时分复用＋空间并行」的可重构架构设计芯片，降低对12nm以下先进制程的依赖；其N30-400G智能网卡面向AI智算中心场景，已完成多家GPU适配，Scale-up方向正与本土GPU厂商联合研发对标NVLink、NVSwitch的互联方案。今年8月，公司曾获沐曦、联想投资。
http://finance.sina.com.cn/stock/hkstock/ggscyd/2026-11-12/doc-iniynpnv1136770.shtml
